0:00:06.636,0:00:09.077
İstatistikler ikna edicidir.

0:00:09.077,0:00:12.541
Öyle ikna edici ki, insanlar,[br]kurumlar ve bütün ülkeler

0:00:12.541,0:00:17.747
en önemli bazı kararlarını[br]düzenli bilgiye dayanarak alırlar.

0:00:17.747,0:00:19.484
Ancak burada bir sorun var.

0:00:19.484,0:00:23.301
İstatistik verilerinde gizlenmiş,[br]sonuçları tamamen alt üst edebilecek

0:00:23.301,0:00:27.251
bir şeyler olabilir.

0:00:27.251,0:00:30.920
Örneğin, yaşlı bir akrabanızın [br]ameliyatı için iki hastane arasında

0:00:30.920,0:00:33.737
seçim yapmak zorunda olduğunuzu düşünün.

0:00:33.737,0:00:36.434
Her iki hastanenin de [br]son 1000 hastasından,

0:00:36.434,0:00:39.612
A hastanesinde 900'ü hayatta kalırken

0:00:39.612,0:00:43.021
B hastanesinde sadece [br]800 kişi sağ kalmış.

0:00:43.021,0:00:46.170
O hâlde A hastanesi [br]daha iyi bir seçim gibi görünüyor.

0:00:46.170,0:00:47.843
Ancak karar vermeden önce

0:00:47.843,0:00:51.411
tüm hastaların hastaneye[br]aynı sağlık durumunda

0:00:51.411,0:00:53.811
gelmediğini hatırlayın.

0:00:53.811,0:00:56.703
İki hastanenin de son 1000 hastasını

0:00:56.703,0:01:01.132
sağlıklı gelenler ve sağlıksız[br]gelenler olarak bölersek

0:01:01.132,0:01:03.772
resim çok daha farklı görünmeye başlar.

0:01:03.772,0:01:07.849
A hastanesine sağlıksız durumda gelen[br]sadece 100 hasta varken

0:01:07.849,0:01:10.325
30'u kurtarılmıştır.

0:01:10.325,0:01:14.852
Fakat B hastanesinde 400 hastadan[br]210'u kurtarılmıştır.

0:01:14.852,0:01:17.169
O zaman B hastanesi

0:01:17.169,0:01:20.741
ağır durumda gelen hastalar için [br]%52,5 kurtulma oranıyla

0:01:20.741,0:01:24.526
daha iyi bir seçimdir.

0:01:24.526,0:01:28.445
Peki ya hastanızın sağlığı hastaneye[br]vardığında iyiyse?

0:01:28.445,0:01:32.271
Garip gelebilir ama B hastanesi [br]%98 hayatta kalma oranıyla

0:01:32.271,0:01:35.676
yine daha iyi bir seçimdir.

0:01:35.676,0:01:39.263
Her iki gruptan hastalar için B hastanesi[br]daha iyi kurtulma oranına sahipken

0:01:39.263,0:01:44.830
A hastanesi genelde nasıl daha iyi[br]bir kurtulma orana sahip olabilir?

0:01:44.830,0:01:48.589
Karşılaştığımız şey, [br]gruplandırma şekline bağlı olarak

0:01:48.589,0:01:51.899
aynı verilerin [br]zıt eğilimler gösterebildiği

0:01:51.899,0:01:54.664
Simpson paradoksudur.

0:01:54.664,0:01:58.744
Bu durum genelde kümelenmiş bilgi[br]koşullu bir değişkeni örttüğünde oluşur,

0:01:58.744,0:02:01.377
karışıklığa neden olan değişken[br]olarak da bilinir,

0:02:01.377,0:02:06.584
bu ise sonuçları önemli ölçüde etkileyen[br]gizli bir ek faktördür.

0:02:06.584,0:02:10.023
Buradaki gizli faktör, sağlıklı ve[br]sağlıksız gelen hastaların

0:02:10.023,0:02:13.264
göreceli oranıdır.

0:02:13.264,0:02:16.544
Simpson paradoksu basit bir [br]varsayımsal durum değildir.

0:02:16.544,0:02:18.924
Gerçek dünyada ara sıra,

0:02:18.924,0:02:22.132
bazen önemli durumlarda ortaya çıkar.

0:02:22.132,0:02:24.130
Birleşik Krallık'ta yapılan bir araştırma

0:02:24.130,0:02:27.600
sigara içenlerin içmeyenlerden[br]-yirmi yıldan fazla bir sürede-

0:02:27.600,0:02:30.216
daha yüksek yaşama oranına [br]sahip olduğunu gösteriyordu.

0:02:30.216,0:02:33.307
Katılımcıların yaş gruplarına bölünmesi,

0:02:33.307,0:02:37.823
sigara içmeyenlerin önemli oranda[br]ortalamadan yaşlı olduğunu

0:02:37.823,0:02:40.930
ve bu nedenle genel olarak[br]daha uzun yaşadıkları için

0:02:40.930,0:02:44.438
tam da deney sırasında ölmelerinin[br]muhtemel olduğunu gösteriyordu.

0:02:44.438,0:02:47.286
Burada karışıklığa yol açan[br]değişken yaş gruplarıdır ve

0:02:47.286,0:02:50.176
veriyi doğru yorumlamada [br]son derece önemlidir.

0:02:50.176,0:02:51.559
Diğer bir örnekte ise

0:02:51.559,0:02:54.281
Florida'nın idam cezası [br]davalarının analizi,

0:02:54.281,0:02:58.265
cinayetten hükümlü[br]siyahi ve beyaz zanlılar arasında

0:02:58.265,0:03:01.581
ceza kararlarında ırksal eşitsizliğin[br]olmadığını ortaya çıkarır.

0:03:01.581,0:03:06.396
Fakat davaları mağdurun ırkına göre [br]ayırmak farklı bir tablo gösterir.

0:03:06.396,0:03:07.969
Her iki durumda da

0:03:07.969,0:03:11.091
siyahi davalıların idam cezası alması[br]daha muhtemeldir.

0:03:11.091,0:03:15.066
Beyaz sanıkların genel ceza oranlarının[br]nispeten yüksek olması,

0:03:15.066,0:03:18.692
mağdurların beyaz olduğu davalarda[br]

0:03:18.692,0:03:21.359
idam cezasının çıkmasının,

0:03:21.359,0:03:24.091
mağdurun siyahi olduğu davalardan[br]daha muhtemel olması

0:03:24.091,0:03:28.483
ve çoğu cinayetin aynı ırktan insanlar[br]arasında olmasından dolayıydı.

0:03:28.483,0:03:31.319
Peki çelişkiye düşmekten [br]nasıl kurtulabiliriz?

0:03:31.319,0:03:34.686
Ne yazık ki hepsine uyan bir cevap yok.

0:03:34.686,0:03:38.504
Veriler birçok şekilde[br]gruplanıp kategoriye bölünebilir

0:03:38.504,0:03:42.106
ve genel rakamlar bazen [br]yanıltıcı ve rastlantısal kategorilere

0:03:42.106,0:03:46.638
bölünen verilerden[br]daha doğru bir tablo verir.

0:03:46.638,0:03:52.089
Tek yapabileceğimiz, [br]istatistiğin verdiği geçerli durumu

0:03:52.089,0:03:55.977
iyi inceleyip karışıklığa neden olan [br]değişkeni olup olmadığını düşünmektir.

0:03:55.977,0:03:59.378
Aksi takdirde kendimizi, verileri [br]başkalarını yönlendirmek ve

0:03:59.378,0:04:02.809
kendi çıkarlarını korumak için [br]kullananlara karşı savunmasız bırakırız.